万江琴,费腾.基于街景图像的“三生空间”识别方法研究[J].地球信息科学学报,2023,25(4):838-851. [ Wan J Q, Fei T. “ProductionLiving-Ecological Spaces” recognition method based on street view images[J]. Journal of Geo-information Science, 2023,25(4):838- 851. ]
DOI:10.12082/dqxxkx.2023.220534
从生产、生活和生态功能的角度来划分城市空间格局不仅是国土空间结构优化的基础，也能反映城市用地的内在功能形态和空间组合模式。准确识别“三生空间”，特别是在城域尺度实现生态、农业和城市空间利用的识别，是优化土地利用和实现城市可持续发展的有效手段。以往识别城市“三生空间”主要利用遥感影像、兴趣点和土地利用数据，缺乏描述城市内部土地利用情况的立体视角信息。街景影像可以体现城市内部街道特征，弥补遥感影像缺乏的近距离感知能力，客观反映城市土地细节信息，精细化地描绘人类日常活动的城市街道空间。因此，街景影像已逐渐成为城市土地利用研究的重要数据源。虽然具有理论可行性，然而目前使用街景影像进行城市“三生空间”识别的研究较少，缺乏对利用街景影像单一数据源识别城市“三生空间”有效性的探索。
因此，我们提出了一种基于街景影像的中心城区“三生空间”识别和特征重要性分析的方法。首先利用金字塔场景解析网络进行影像分割，提取街景影像中的语义信息，并将其聚合为能反映城市土地利用功能的场景层特征。接着，基于POI数据构建中心城区尺度下的“三生空间”分类体系，得到每一个研究基本单元中三类空间的比例。最后，我们引入梯度极限提升算法构建了“三生空间”识别模型，在道路、格网和TAZ三个尺度上进行了“三生空间”分布制图，基于沙普利加和解释方法定量分析场景层特征对“三生空间”的重要性，并在成都市中心城区进行了方法应用与分析。结果显示，我们提出的方法在识别“三生空间”时具有较好的效果，使用街景影像可以客观地反映城市土地的社会经济用途，为街景影像识别“三生空间”的可行性提供了实证研究。该方法丰富了“三生空间”识别的数据和方法体系，为城市空间结构优化和发展决策提供了新的工具。
博士，武汉大学资源与环境科学学院副教授。研究兴趣为在GIS支持下利用泛感知数据协助绿色城市治理。关注城市大数据和社会计算、生态遥感方向研究。在地理、生态、生物、营养学、医学、遥感技术专业方向的国内国际期刊发表学术论文100余篇，授权发明专利4项。承担国家自然科学基金2项，华为、微软等企业基金数项。
武汉大学资源与环境科学学院硕士研究生，主要研究方向为空间分析和数据挖掘。
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原文始发于微信公众号（城市数据派）：基于街景图像的“三生空间”识别和特征重要性分析的方法丨城市数据派
规划问道
